Page 84 - 《水产学报》2026年第04期
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4 期                                     水    产    学    报                                 50 卷

              这种追逐鱼群的行为使得商业               CPUE  数据在高值          性也会影响标准化结果，如果权重不能准确反映
              区域的分布不完全随机，而是包含了渔民知识和                            各网具所代表的种群比例或资源分布，便会引入
              决策的影响 。当捕获到高产量时，渔民会在该                            偏差。本研究中，2022         年调查仅覆盖东海北部海
                         [64]
              区域延长作业时间或增加网次，这种非随机作业                            域，无法全面代表整个东海小黄鱼资源的分布情
              模式会放大高       CPUE  事件的出现频率，但也增加                  况，若仅以北部区域的科学调查数据作为权重，
              了这些观测值的变异性。因此，即使采用灵活的                            在南北海区小黄鱼分布差异显著的年份，就会导
              Gamma 分布，也无法完全反映极端聚集性导致的                         致对全海域资源丰度的错误估计 。此外，调查
                                                                                            [12]
              高阶异方差结构。                                         时间与商业捕捞主要作业时间可能存在时滞，9

               3.5    两种建模策略的比较                                月商业捕捞数据反映的资源分布与调查期间的分
                                                               布可能因洄游、环境变化而有所不同，这种时间
                   本研究对商业捕捞数据进行了两种建模策略
                                                               不匹配也会影响加权的合理性，因此时空模型需
              的比较，两种策略在大多数年份的丰度趋势上保
                                                                                       [31]
                                                               考虑季节性变化以降低误差 。
              持一致，均能有效表征资源丰度的主要变化特
                                                                   虽然丰度指数对渔业资源评估至关重要，但
              征  [31] ，然而在  2017—2019  年等特定年份存在约
                                                               由于捕捞效率受多种过程影响，得出可靠的丰度
              16%~18%  的差异，反映了网具整合方式对                CPUE                         [3]
                                                               指数仍面临许多困难 。本研究重点比较了模型
              标准化结果有一定的影响。这种差异可能与不同
                                                               结构和网具的建模策略，并将其引入东海小黄鱼
              空间和时间数据的异质性有关，Maunder 等                 [31]  认
                                                               的  CPUE  标准化。由此认为，在选择整合策略时，
              为时空建模能通过区域加权减少因渔业分布变化                            需要评估数据特征，在时空覆盖相对均衡、各网
              引起的偏差。联合建模策略通过在统一模型框架                            具数据质量较高且目标种群结构相对均一的时期，
              内整合所有网具数据，可以在参数层面实现信息                            联合建模能通过信息共享降低估计方差，提升整
              借用，降低参数估计误差，这对于数据时空覆盖                            体指标的稳定性 。然而，当数据存在明显的覆
                                                                             [66]
                                   [16]
              不均衡的情况尤为有利 。刺网作业主要集中在                            盖不均，如区域、年份、网具数据不平衡，或先
              江苏中南部的吕泗渔场和大沙渔场，在东海中部                            验知识表明网具间存在根本性的选择性差异，采
              区域的数据稀疏，该网具可以从其他网具样本充                            用独立建模结合加权方案是更稳健的选择。标准
              足的地区获得信息支持，通过共享环境响应参数                            化后的   CPUE  指数可作为相对丰度，通过资源评
              和空间随机效应来改进参数估计的稳定性。然而，                           估模型估算资源量、捕捞死亡率及管理参考点，
              联合建模的一个潜在风险是过度平滑不同网具间                            并为管理策略评估提供参数化依据与不确定性量
              的真实差异，从而导致选择性或空间生态异质性                            化。然而，CPUE       指数主要反映特定渔具所对应
              被低估。这种现象在共享参数的混合效应模型应                            的目标种群，并不能直接外推为总资源量指标，
              用中已有报道       [32] 。Maunder 等 [31]  指出，若某种网       尤其是在置信区间较宽的条件下，更不能单独依
              具主要捕获近岸集群的小个体鱼，而另一种网具                            赖该指数直接决策，而应结合总渔获量、生物学
                                                                                         [7]
              主要捕获外海分散的大个体鱼，那么联合建模可                            采样等多元数据进行综合评估 。同时，标准化结
              能会降低由渔具选择性造成的真实种群结构异质                            果的稳健性受到数据时空覆盖范围与目标物种生
              性，模糊不同个体大小种群的真实丰度趋势 。                            活史变化的影响，当渔业资源调查监测体系和目
                                                     [65]
                   网具独立建模策略则依赖于显式加权，该方                         标物种性状发生变化时需重新评估方法的适用性。
              法为每种网具建立完全独立的模型，包括独立的
                                                               （作者声明本文无利益冲突）
              空间随机效应和年份效应，再通过一个外部确定
              的权重将各网具的标准化指数合成为一个总指
                                                               参考文献
              数 。该方法的优势在于最大程度地保留了各网                                     (References)：
                [3]
                                                              [  1  ]   Hilborn  R,  Walters  C  J.  Quantitative  fisheries  stock
              具的特异性信息，特别适用于多网具、目标鱼种
                                                                    assessment[M]. New York: Chapman and Hall, 1992.
              和栖息地选择不同的混合渔业 。但是独立建模
                                          [16]
                                                              [  2  ]   Maunder  M  N,  Punt  A  E.  A  review  of  integrated  analysis  in
              时由于缺少共享信息，会导致较高的估计误差，
                                                                    fisheries stock assessment[J]. Fisheries Research, 2013, 142: 61-
              增大   CPUE  预测的置信区间，并进一步导致空间                           74.
              预测外推的不确定性。权重选择的科学性和代表                           [  3  ]   Maunder M N, Punt A E. Standardizing catch and effort data: a
              https://www.china-fishery.cn                           中国水产学会主办    sponsored by China Society of Fisheries
                                                            14
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